Tripadvisor数据和AI负责人Rahul Todkar的职责范围很广。除了领导从AI到工程和平台的一系列数据功能之外，他还负责把企业收集的信息进行变现。2023年1月他加入公司的时候，发现这个机会的前景是非常诱人的。
他说：“这是一个深受喜爱的出色的旅游品牌——如果你正在寻找旅行指南，请前往Tripadvisor，Tripadvisor网站拥有超过3亿用户，拥有丰富的数据集合、超过十亿条评论以及1100万家企业入驻。它规模巨大，在利用数据创造影响力方面有很多机会。”
Tripadvisor数据和AI负责人Rahul Todkar
除了使用数据开展有趣的项目之外，Todkar加入的这个企业组织是非常渴望转型的。他说，公司首席执行官Matt Goldberg希望利用数据开发差异化的旅行者体验和指南。Todkar表示，在这两年的时间里，他对数据领导力方面的挑战很感兴趣。
他说：“当我加入公司的时候，我所期望的一切都是真实的——我们拥有大量数据，有很多事情要做，然后出现了一种有趣的技术——生成式AI，给他们所有人带来的影响。这种影响是巨大的，我们在这个领域正在做着惊人的工作。所以，我很喜欢这个角色。”
规划旅程
Todkar曾在LinkedIn和Charles Schwab担任过高级数据领导的职位，他说，他在Tripadvisor的主要成就之一，就是针对这项业务制定了专注于三个核心要素的数据战略。
第一个要素是基础，重点关注支持数据战略的技术基础；第二个要素是推动增量增长，而且这一增长是可以通过明确指标衡量的；最后一个要素是拥抱可以变现的创新成果。
他说：“我们在战略所涉及的三个领域都取得了巨大进展，其中一项重大举措是通过Snowflake迁移到云端。我们的本地环境中有数据，我们把所有数据都转移到了Snowflake云环境中，这是一个巨大的转变。”
Tripadvisor希望把他们的所有企业数据集集中在一个位置。Tripadvisor使用了Snowflake AI Data Cloud for Travel and Hospitality，利用这个平台提供服务冗余性和数据保护，同时确保遵守各项隐私法规，例如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)。
Todkar表示，通过Snowflake技术建立坚实的数据基础，从而更容易打造创新的客户服务。这个平台帮助Tripadvisor统一了产品、营销、运营、客户洞察和财务运营方面的企业数据和分析。Todkar表示，单一事实来源对于现代企业至关重要，尤其是像Tripadvisor这样收集大量信息的企业。
“任何拥有大量数据收集的公司最终都会在某个时候——如果他们从一开始就不深思熟虑的话——出现严重的数据蔓延。这正是我们遇到的情况，”他说，目前Tripadvisor拥有多达10000多个数据管道和30000到40000多个数据集。
Todkar说，与Snowflake合作的决定早在他加入Tripadvisor之前就已存在。然而，Tripadvisor公司对技术采取了一致的方法。他说，高级专业人员会探索市场上的解决方案，并使用概念验证研究来找到应对业务挑战的最佳解决方案。
此前该团队对Snowflake的初始用例能力印象深刻，将平台的覆盖范围扩展到其他领域。Todkar建议其他数字和数据领导者与可以覆盖尽可能多方面的可信赖合作伙伴展开合作。
“要迅速融合，而不是分道扬镳，围绕一些关键合作伙伴进行技术整合。”
探索新机遇
他的团队正在建立的技术基础，意味着他们可以支持数据战略的第二个核心要素——通过AI等信息技术推动增量增长和可衡量的增长。
Todkar表示，Tripadvisor公司已经成功地在生产中启动了生成式AI用例，这和很多其他公司是有很大不同的。他认识到，CIO们经常把生成式AI视为他们组织正在探索的一项概念和技术，但实际实用可能是较少的。
德勤表示，大多数公司都难以将生成式AI项目投入生产。德勤表示，有70%的企业领导者将30%或更少的实验投入了生产中。与此同时，根据Gartner的预测，到2025年，至少有30%的生成式AI项目将在概念验证阶段后被放弃。
Todkar解释说，Tripadvisor的情况并非如此。他说：“从九个月前开始，我们就已经生产出了一些东西，包括我们的旅行计划工具。从参与度和战略成功来说，我们看到了用户的广泛采用。”
Tripadvisor公司的旅行计划工具使用大型语言模型和生成式AI为旅行者提供个性化建议。Todkar说，支持该工具的技术堆栈包括安全保存在Snowflake平台中的客户数据、来自OpenAI的商用模型、以及内部开发的推荐引擎。
“我们所有人都想旅行。然而，当我们出差、休闲或与家人一起旅行的时候，我们知道一个常见的痛点就是规划行程并获得最佳指南，这对我们所有人来说都是一个挑战。在旅行之前，通常会有很多痛苦的对话和规划。这是一个积极且不断发展的规划练习过程，”他说。
“这就是旅行规划功能的用武之地。我们借助生成式AI和大型语言模型，获取用户信息，以符合隐私的方式利用这些洞察，将数据与我们收集的其他信息相结合。然后，我们会深思熟虑地、根据上下文向我们的旅行者展示和推荐旅行规划解决方案。”
Todkar说，他的团队正在研究生成式AI的其他用途，包括在网站上总结基于文本的评论。“如果你是信息的消费者，那么你一般是没有时间和精力阅读所有这些文本的，”他说。
“未来将会推出更多的东西。不过，我很高兴地告诉大家，在过去18个月里，我们已经推出了多项服务，并在三大战略数据支柱方面做了大量的工作。”
支持出色的体验
作为一家技术型企业的现代数据领导者，Todkar一直关注着未来。他不断寻找创新的方式来应用数据，并为公司带来竞争优势。然而，这个过程并不是远离其他业务的。
他团队的所有创新想法都是与业务目标紧密相关的——他希望，24个月之后他们将在数据战略三大核心支柱方面取得进一步进展：基础、增长和创新，并补充说：“我希望看到这些领域都能取得巨大的进展。”Todkar首先谈到了基础。
“在存储、计算和访问等数据特定问题上，我们已经取得了很大进展。现在我们会更多地考虑机器学习操作[MLOps]、大型语言模型，以及如何创建强大且可扩展的基础设施来部署AI和机器学习应用。希望在未来24个月内，我们能在该领域取得一些实质性的进展。”
随着他的团队不断完善公司的数据平台，Todkar预计他们将进一步发展和创新。“我很乐意看到数据组织利用所有这些创新技术，但我们必须将创新成果与通过推出多个AI和分析应用以推动业务增长的目标联系起来。”
从长远来看，Todkar相信他的团队可以利用新兴技术创造高度互动的多模式用户体验。他说，ChatGPT已经帮助他们把用户体验重新定义为双向和动态的体验，而不是静态的单向信息交换——而且未来还会有更多的变化。
他说：“如果你考虑搜索，传统上就是使用谷歌，你输入某些内容就会得到结果，这是一种非常单向的体验，也不够互动，这就是为什么ChatGPT和其他生成式AI工具例如Google Search Experience，正在帮助打造一种互动的体验。同样地，我们也可以重新考虑旅行计划和搜索。”
达到目标
很多数字领导者在尝试创新时，面临的最大挑战就是确保整个组织所有人都看到投资新技术的优势。
作为一名经验丰富的高管，Todkar在他的职业生涯中花费了大量的时间和精力让人们对以数据为主导的变革感到兴奋。他说，其中一种方法是成功的关键——专注于业务成果。
“我做过很多转型，总是从问‘为什么？’开始，我问人们，‘你为什么要这样做？’我告诉我的团队，要花大量时间解释他们为什么要做某些事情。爱上问题，而不是解决方案。”
虽然关注业务成果对于成功至关重要，但Todkar表示，太多技术团队仍然沉迷于解决方案：“他们会说，‘嘿，我要用最新的大型语言模型来做这件事，我要去试用它。’那么我就会问，‘你的目的是什么？你想用这个模型做什么？有怎样的商业利益？’”
Todkar说，好消息是，一旦你让人们参与进来，证明对数据技术的投资是合理的，一切就变得容易得多。“一旦你预先定义了业务利益并解释了你试图解决的确切问题，其他一切都会变得简单起来。”
“数字化转型也是如此。一旦人们理解了你想要做什么，并且你与跨职能利益相关者一起定义了该解决方案，那么转型——以及与这个过程相关的所有其他事情——就会水到渠成。”
